本文全部参考自: http://www.cnblogs.com/welen/articles/5535042.html#undefined 知识点一: MATLAB中四个取整函数具体使用方法如下:Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.fix朝零方向取整,如fix(-1.3)=-1; fix(1.3)=1; floor朝负无穷方向取整,如floor(-1.3)=-2; floor(1.3)=1; ceil朝正无穷方向取整,如ceil(-1.3)=-1; ceil

MATLAB中求矩阵非零元的坐标: 方法1: index=find(a); [i,j]=ind2sub(size(a),index); disp([i,j]) 方法2: [i,j]=find(a>0|a<0) %列出所有非零元的坐标 [i,j]=find(a==k) %找出等于k值的矩阵元素的坐标 所用函数简介: IND2SUB Multiple subscripts from linear index. IND2SUB is used to determine the equivalent

最近需要用到C++和Matlab的混编,记录一下学习过程~ 要实现的是调用Matlab函数,求矩阵前k个最小的特征值及其特征向量. //C++ #include "engine.h" //使用Matlab引擎需要包含的头文件#include <iostream>using namespace std;int main(){ Engine *m_engine; //创建Matlab引擎 m_engine = NULL; //初始化引擎 if((!m_engine &&

COV 1.cov(x) 如果x为向量,返回x的方差 计算方法为: S为方差. 2.cov(X) 如果X为矩阵,把矩阵X的行作为观察值,把列作为变量,返回X的协方差矩阵: diag(cov(X))是每列的方差组成的向量: sqrt(diag(cov(X)))是每列的标准差组成的向量: 具体计算如下: S为方差,C为协方差 3.cov(X,Y) X和Y有相同的元素,相当于cov([X(:) Y(:)]),X和Y组成一个新的n维2列的矩阵 cov(X,Y)为2行2列的协方差矩阵,形式如同 4.cov

function qiuni =INV_GET(a)N=length(a);M=eye(N);%得到上三角矩?for i=1:N max=a(i,i); A=i; for j=i+1:N if(abs(a(j,i))>abs(max))%找最大值 max=a(j,i); A=j; end end for m=1:N temp1=a(i,m);%交换最大值值所在的行和当前行 a(i,m)=a(A,m); a(A,m)=temp1; temp2=M(i,m); M(i,m)=M(A,m); M(A,

方阵的行列式: det(A) 矩阵线性无关的行数或列数,称为矩阵的秩. rank(A) 求3~20阶魔方矩阵的秩 for n=3:20 rank(magic(n)) end 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征之和. trace(A):求矩阵的迹 向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度. (1)向量的3种常用范数 (1)绝对值之和 (2)平方和的平方根 (3)绝对值中最大的值 norm(v)或norm(v,2)计算向量的2范数            

我先想到的是for循环........ 然后sum(find(mod(a:b,c)==0)),从10到100得到874,为什么不对呢? 比如a = [1 2 3 4  2 3 4 2],find(a==0)得到的是[2 5 8],并不是[0 1 0 0 1 0 0 1],直接判断的话得到的是后者.

w=rand(,) [a b]=size(w); x=; maxw=w(,); :a :b if w(k,d)>maxw maxw=w(k,d); end end end disp(['haha:']) maxw

行和 sum(a, 2) 列和 sum(a) 所有元素之和 sum(sum(a)) 某一列元素之和 sum(a(:,1)) %a矩阵的第一列之和 某一行元素之和 sum(a(1,:)) %a矩阵的第一行之和

复习!复习! 原文链接:http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 1.代码: Matlab相关系数的意义: Eigen::MatrixXf correlation_matrix = corrcoef( LocM ); 对行向量求相关系数 , 与列数无关,返回 cols()*cols() 矩阵... 翻译成Eigen: 还是自己写个函数吧 //1.求协方差 Eigen::MatrixXf CIcSearchM::cov(Eigen:

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {

Matlab处理字符串 1.取得部分字符串 我们有一个字符串 file='20131030_113109.TemporaryAlias.Poly5'; 简单操作举例: >> a=file(7) %取字符串中任意一个元素 a = 3 >> a=file(3:10) %取字符串中任意几个元素 a = 131030_1 >> a=file(3:end) %取字符串中任意几个元素 a = 131030_113109.TemporaryAlias.Poly5 2.字符串操作相关函

matlab字符串操作总结 字符串操作总结 char(S1,S2,…)利用给定的字符串或单元数组创建字符数组double(S)将字符串转化成ASC码形式cellstr(S)利用的给定的字符数组创建字符串单元数组blanks(n)生成一个由n个空格组成的字符串deblank(S)删除尾部的空格eval_r(S) evalc(S)使用MATLAB解释器求字符串表达式的值ischar(S)判断是不是字符串数组iscellstr(C)判断是不是字符串单元数组isletter(S)判断是不是字母isspa

1.matlab中的imread相当于OpenCV中的cvLoadImage(imageName,  CV_LOAD_IAMGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR):读出的图像信息保持了原有图像的信息(包括通道信息和位深信息): rgb2gray相当于cvLoadImage(imageName, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE):单通道灰度图: 或用cvCreateImage.cvCvtColor两函数实现图像的灰度化. 2.matlab中的ze

一起啃PRML - 1.2.2 Expectations and covariances 期望和协方差 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 涉及到概率的一个重要的操作是寻找函数的加权平均值.在概率分布p(x)下,函数f(x)的平均值被称为f(x)的期望(expectation),记作E[f].对于一个离散变量,它的定义为: 因此平均值根据x的不同值的相对概率加权.在连续变量的情形下,期望以对应的概率密度的积分的形式表示: 类似的,我们

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.多项式求根 在MATLAB中求取多项式的根用roots函数. 函数:roots 功能:一元高次方程求解. 语法:roots(c) 说明:返回一个列向量,其元素为多项式c的解. 例:求方程x3-8x2+6x–30=0的解. c = [0 -8 6 30]; %注意需包含所有幂次项的系数 r = roots(c) 2.由多项式根反推多项式 在MATLAB中,poly与roots互为逆函数,可以使用函数poly由多项式的根求多项式. 函数:poly 功

Matlab R2016a完全自学一本通 记在前面: (1)函数中:dim=1 按列:dim=2 按行 (2)这本书很垃圾,不建议买. (3)在数据库连接中,用两个单引号表示字符串,千万不能用双引号 第2章 Matlab基础知识 2.1 数据类型 数值,逻辑,字符串,函数句柄,结构体,单元数组 2.1.1 数值类型 int8,uint8:int16,uint16:int32,uint32:int64,uint64 整数型 single 单精度 double 双精度 (默认) 示例:int32(8

1. Matlab怎么判断空矩阵http://www.ilovematlab.cn/thread-48915-1-1.html a=[ ] if isempty(a) 2.matlab寻找多个最大值位置http://zhidao.baidu.com/link?url=6zNKvA9qfvbKVCu3eC8032XVEqvULhVhxIb162EA2pOB2jBPmw6eYS9uuOSNLy-aMoU9odWX_wEVBsOQiVp9G_ a=[2,4,3,5,2,3,5;2,3,4,7,5,4,

ndims是matlab中求一个数组维数的函数. 调用格式: n=ndims(A) 将A的维数返回给变量n.n>=2 n=ndims(A)与n=length(size(A))是等价的 MATLAB函数flipdim简介 用法:Flipdim(X,dim),其中X表示一个矩阵,dim指定翻转方式. 功能:Flipdim函数是matlab中使矩阵按特定轴翻转的函数. Flipdim(X,dim)中,X表示一个矩阵,dim指定翻转方式.dim为1,表示按行翻转,2表示按列翻转.[1] 因此有如下结论:

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

>> import numpy as np >>> A1_mean = [1, 1] >>> A1_cov = [[2, .99], [1, 1]]>>> A1 = np.random.multivariate_normal(A1_mean, A1_cov, 10) #依据指定的均值和协方差生成数据 >>> A1array([[-1.72475813,     0.33681971],         [ 0.786437